ATMOSPHERIC RESEARCH ON CLIMATE A LEVEL IN THE WORLD MODELS APPLIED TO OBTAIN RAINFALL AND / OR FLOW IN A EUROPEAN BASIN

INTRODUCTION1. CLIMATE SYSTEM2. CLIMATE MODEL2.1 The development of models.3. CLIMATE MODEL: mathematical-physical system nonlinear4. CLIMATE MODELS AND FEATURES4.1 Atmosphere4.2 Ocean4.3 Sea iceEarth 4.45. OVERVIEW OF CLIMATE MODELS5.1 Coupling5.2 Settings5.2.1 Features Settings5.3 Discretization Resolution5.3.1 grids in three-dimensional global climate models5.3.2 Geographical characteristics resolution of global climate models5.4 Input, Output5.4.1 Climate models require some input5.4.2 Climate models require initial conditions5.4.3 Climate models produce a lot of output data5.4.4 What is the result of the model?5.5 LimitsDownscaling 5.65.6.1 Arriving at a better regional information5.6.2 The climate associated with topographic features, such as precipitation of the mountain, is better represented in RCMs6. GLOBAL MODELS6.1 Mission Global Precipitation Measurement (GPM)6.1.1 The success of TRMM6.1.2 GMI6.1.3 Earth System and Data6.1.4 expanded capabilities in monitoring and predicting hurricanes6.2 Dehm-REGINA and climate model ECHAM4-OPYC3

INVESTIGACIONES SOBRE MODELOS CLIMTICOS A NIVEL ATMOSFRICO EN EL MUNDO APLICADO A LA OBTENCIN DE PRECIPITACIONES Y/O CAUDALES EN UNA CUENCA EUROPEA

INTRODUCCIN1.SISTEMA CLIMTICO2.MODELO CLIMTICO2.1El desarrollo de modelos. 3.MODELO CLIMTICO: SISTEMA MATEMTICO-FSICO NO LINEAL4.MODELOS CLIMTICOS Y SUS CARACTERSTICAS4.1Atmsfera4.2Ocano4.3Hielo marino4.4Tierra5.VISIN GENERAL DE LOS MODELOS CLIMTICOS5.1Acoplamiento5.2Parametrizaciones5.2.1Caractersticas de Parametrizaciones 5.3Discretizacin, Resolucin5.3.1Rejillas en los modelos climticos globales tridimensionales5.3.2Caractersticas geogrficas resolucin de los modelos climticos globales5.4Entrada, Salida5.4.1Los modelos climticos requieren algunos datos de entrada5.4.2Los modelos climticos requieren condiciones iniciales5.4.3Los modelos climticos producen una gran cantidad de datos de salida5.4.4Qu representa el resultado del modelo? 5.5Lmites5.6Reduccin de escala 5.6.1Llegar a una mejor informacin regional5.6.2El clima asociado con caractersticas orogrficas, tales como la precipitacin de la montaa, se representa mejor en MCRs6.MODELOS GLOBALES6.1Misin de Mediciones de Precipitaciones Globales (GPM) 6.1.1Los xitos de TRMM6.1.2GMI6.1.3Sistema de tierra y Datos6.1.4Capacidades ampliadas en Monitoreo y La prediccin de huracanes6.2Dehm-REGINA y el modelo climtico ECHAM4-OPYC36.2.1 The model of atmosphere-ocean general circulation, ECHAM4OPYC36.2.2 The chemical transport model, Dehm-REGINA6.2.3 measurement network EMEP6.2.4 Experimental Design7. CLIMATE multiresolution7.1 ECHAM6-FESOM7.1.1 The oceanic component: FESOM7.1.2 The atmospheric component: ECHAM67.1.3 Coupling in the atmosphere-ocean interface8. WATERSHED STUDY AND DATA SETS8.1 Description of atmospheric general circulation model simulations and internal variability8.2 Experiment design, results and discussion8.3 Estimated annual runoff trend and uncertainty9. IMPLICATIONS OF MODELS FOR THE DETECTION OF CLIMATE CHANGE AND RECOGNITION10. IMPLICATIONS OF MODELS FORECAST MODEL OF FUTURE CLIMATE

1. CLIMATE SYSTEMThe climate system is comprised of different components that vary and interact in characteristic spatial and temporal scales.Figure: In climate models, there are three main mechanisms of coupling between the atmosphere and ocean: the transfer of momentum, mass and energy. Henderson-Sellers (2013).

6.2.1El modelo de circulacin general atmsfera-ocano, ECHAM4OPYC36.2.2El modelo de transporte qumico, Dehm-REGINA6.2.3Red de medicin EMEP6.2.4Diseo experimental7.MODELOS CLIMTICOS MULTIRRESOLUCIN7.1ECHAM6-FESOM7.1.1El componente ocenico: FESOM7.1.2El componente atmosfrico: ECHAM67.1.3Acoplamiento en la interfaz atmsfera-ocano8.CUENCAS DE ESTUDIO Y CONJUNTOS DE DATOS8.1Descripcin atmosfrica de modelo de circulacin general y simulaciones variabilidad interna8.2Experimento de diseo, resultados y discusin8.3Estimacin de tendencia escorrenta anual y su incertidumbre9.IMPLICACIONES DE MODELOS PARA LA DETECCIN DEL CAMBIO CLIMTICO Y RECONOCIMIENTO10.IMPLICACIONES DE LOS MODELOS DE PROYECCIONES, MODELO DE FUTURO CLIMTICO

1. SISTEMA CLIMTICOEl sistema climtico est compuesto de diferentes componentes que varan e interactan en escalas espaciales y temporales caractersticos.

Figura:En los modelos climticos, hay tres principales mecanismos de acoplamiento entre la atmsfera y el ocano: la transferencia de cantidad de movimiento, masa y energa.Su importancia relativa es (McGuffie y Henderson-Sellers, 2013) latitud-dependientes.Imagen Modificado tomadas deMcGuffie y Henderson-Sellers (2013).2. CLIMATE MODELThe climate models and integrates discretized equations governing computational grids.To be clear, the term "climate model" explain the ocean (sea ice) and atmospheric components are coupled and interact with each other (Figure 1.1). Due to the very long time scales in which change, ice sheets and the lithosphere are constant boundary conditions in these models; the fastest and / or smaller, on the other hand, processes require parameters.

3. CLIMATE MODEL: mathematical-physical system nonlinear

The climate system is described by state variables: - Environment: air temperature, humidity, wind, pressure. - Ocean: the ocean temperature, velocity, salinity.Then, in climate models, we have:Set of dynamic equations- Equations of energy (heat), mass (water, plotters), momentum (wind strength, turbulence), formulated in terms of these variables of state.

- Differential equations in space and time to the set of state variablesApproximations of equations - Simplification - Discretization of the equations, both in space and time - Description of unresolved processes ("settings")The boundary and initial conditions for the equations - Solar forcing, greenhouse gases and volcanic emissions, etc.

2. MODELO CLIMTICOLos modelos climticos discretiza e integra las ecuaciones que rigen en mallas computacionales.Para tener en claro el trmino "modelo climtico" explicaremos al ocano (con hielo del mar) y atmsfera componentes se acoplan e interactan entre s (Figura 1.1).Debido a las escalas de tiempo muy largos en los que cambian, capas de hielo y la litosfera constituyen condiciones de contorno constantes en estos modelos;los procesos ms rpidos y / o ms pequeas, por otro lado, requieren parametrizacin.

3. MODELO CLIMTICO: SISTEMA MATEMTICO-FSICO NO LINEAL

El Sistema climtico es descrito por las variables de estado: - Ambiente: temperatura del aire, humedad, viento, presin. - Ocano: la temperatura del ocano, la velocidad, la salinidad.Entonces, en los Modelos Climticos, tenemos:Conjunto de ecuaciones dinmicas- Ecuaciones de energa (calor), la masa (agua, trazadores), el impulso (fuerza del viento, turbulencia), formulados en trminos de estas variables de estado.

- Ecuaciones diferenciales en el espacio y el tiempo para el conjunto de variables de estadoAproximaciones de las ecuaciones - Simplificacin - Discretizacin de las ecuaciones, tanto en el espacio y el tiempo - Descripcin de los procesos no resueltos ("parametrizaciones")Las condiciones de contorno e iniciales para las ecuaciones - Forzamiento solar, gases de efecto invernadero y las emisiones volcnicas, etc.4. CLIMATE MODELS AND FEATURES4.1. ATMOSPHEREBasic equations for atmospheres in state 3 dimensions:- Equations that describe the thermodynamics and fluid dynamics of an ideal gas- Set 7 equations with 7 unknowns (state variables: wind components, temperature, humidity, pressure, density)

Figure shows the average annual surface (2 m) air temperature ( C) for the 1980-2005 period.(a) Multi-model (set) Media constructed with a single embodiment of all available models used in the historical experiment CMIP5.(b) bias as the difference between the multi-model average weather CMIP5 and ECMWF reanalysis of the atmosphere and the conditions of the global area (ERA) interim Multi-model-media (Dee et al., 2011);

4. MODELOS CLIMTICOS Y SUS CARACTERSTICAS

a. ATMSFERAEcuaciones bsicas para atmsferas, en estado de 3 dimensiones:- Ecuaciones que describen la termodinmica y la dinmica de fluidos de un gas ideal- Conjunto de 7 ecuaciones con 7 incgnitas (variables de estado: componentes del viento, temperatura, humedad, presin, densidad)

(a) Modelo Multi Media (b) Modelo Multi Temperatura de la superficie Media Blas

(c) Modelo Multi Media (d) Media Reanlisis de Error Absoluto Inconsistencia

En la Figura muestra la superficie media anual (2 m) de temperatura del aire ( C) para el periodo 1980-2005.(a) Multi-modelo (conjunto) Media construye con una sola realizacin de todos los modelos disponibles utilizados en el experimento histrico CMIP5.

(b) El sesgo como la diferencia entre el multi-modelo CMIP5 media y la climatologa del ECMWF nuevo anlisis de la atmsfera y las condiciones de la superficie mundial (ERA) interim Multi-modelo-media (Dee et al., 2011);

4.2. OCEANBasic equations for 3D ocean state:- Common principles for the atmosphere (incompressible fluid equations overall flow); dynamics and physics.- State variables: 3 components of velocity, temperature, salinity, pressure, density.The horizontal transport and vertical convection;

4.3. SEA ICE

4.4. EARTH Energy, water, momentum (and carbon) exchange between the atmosphere and land surface

4.2. OCANOEcuaciones bsicas para ocanos estado 3 dimensiones:- Mismos principios que para la atmsfera (ecuaciones de flujo global fluido incompresible); la dinmica y la fsica.- Variables de estado: 3 componentes de velocidad, temperatura, salinidad, presin, densidad.El desplazamiento horizontal y la conveccin vertical;

4.3. HIELO MARINO

4.4. TIERRAEnerga, agua, el impulso (y carbono) el intercambio entre la atmsfera y la superficie terrestre

5. OVERVIEW OF CLIMATE MODELS5.2. LINKCoupling models atmospheric and ocean circulation.5.3. settings The Settings describe the insoluble scales in terms of the semi-empirical relationshipsFeatures Settings:- The equations include the effects of small scale processes (subscale)- The settings approach the apparent effects of physical processes- Specification of these effects in terms of the variables- Functional form of parameterization- Closing probem solved.

5.4. DISCRETIZATION, RESOLUTION5.4.1. Three-dimensional grids in global climate models

5. VISIN GENERAL DE LOS MODELOS CLIMTICOS

5.2. ACOPLAMIENTOEl acoplamiento de los modelos de circulacin atmosfricos y ocenicos.5.3. PARAMETRIZACIONES

Las Parametrizaciones describen las escalas irresolubles en trminos de las relaciones semi-empricosCaractersticas de Parametrizaciones: Las ecuaciones incluyen efectos de los procesos de pequea escala (sub escala) Las Parametrizaciones se aproximan a los efectos aparentes de los procesos fsicos Especificacin de estos efectos en trminos de las variables Forma funcional de parametrizacin resuelven probemas de cierre.

5.4. DISCRETIZACIN, RESOLUCIN5.4.1. Rejillas en los modelos climticos globales tridimensionales

5.4.2. Geographical features resolution of global climate models Example: Northern Europe

5.5. ENTRANCE EXIT5.5.2. Climate models require some input- Properties of Earth- Boundary conditions- Solar forcing- Emissions- Volcanic forcing- Ozone- Land use5.5.3. Climate models require initial conditions5.5.4. Climate models produce a lot of output data

- Output (number of monthly variables) - Temporal Sampling (number of variables)

5.4.2. Caractersticas geogrficas resolucin de los modelos climticos globalesEjemplo: el norte de Europa

5.5. ENTRADA, SALIDA5.5.2. Los modelos climticos requieren algunos datos de entrada Propiedades de la Tierra Condiciones de frontera solar forzando Las emisiones Volcnica que oblig El ozono uso de la tierra 5.5.3. Los modelos climticos requieren condiciones iniciales5.5.4. Los modelos climticos producen una gran cantidad de datos de salida- De salida (nmero de variables mensuales) - Muestreo Temporal (nmero de variables)

5.5.5. What is the result of the model?

- Estimated number at a point- Interpret the value at a point

5.6. LIMITSModels perform optimally represented by the data sets of parameters circumstances.- There is no better model; multi-multi-model ensemble approach- Complexity, ie subsystems including processes and evaluations- More complex models does "best"- Resolution5.7. Downscaling.5.7.2. Reaching a better regional information5.7.3. The climate associated with orographic characteristics, .... such as precipitation of the mountain,

5.5.5. Qu representa el resultado del modelo? Nmero calculado en un punto Interpretar el valor en un punto 5.6. LMITESLos Modelos realizan de manera ptima en circunstancias representadas por los conjuntos de datos de parmetros. No hay mejor modelo; multi-modelo de enfoque multi-ensemble Complejidad, subsistemas es decir, incluidos, procesos y evaluaciones Mayor complejidad no hace modelos "mejores" Resolucin 5.7. REDUCCIN DE ESCALA.5.7.2. Llegar a una mejor informacin regional5.7.3. El clima asociado con caractersticas orogrficas, .... tales como la precipitacin de la montaa, se representa mejor en MCRs

5. GLOBAL MODELS5.4. GLOBAL MISSION OF PRECIPITATION MEASUREMENTS (GPM)Measurements GPM Core Observatory, provide even more coverage from about 65 degrees north latitude (eg the Arctic Circle) and 65 south latitude (eg the Antarctic Circle).The measurements provide GPM constellation: The intensity and rainfall variability; Three-dimensional structure of cloud and storm systems; Microfsica ice and liquid particles in the clouds; Y Amount of water that falls to the surface of the Earth.

6.4.2. The success of TRMM6.4.3. GMI, GPM Microwave ImagerSandra tropical cyclone formed in the sea south of the Solomon Islands Reef, March 7, 2013.6. MODELOS GLOBALES

6.4. MISIN DE MEDICIONES DE PRECIPITACIONES GLOBALES (GPM)Las mediciones del Ncleo Observatorio GPM, proporcionar incluso mayor cobertura entre aproximadamente de 65 de latitud norte (por ejemplo, el Crculo Polar rtico) y 65 de latitud sur (por ejemplo, el Crculo Antrtico).La constelacin GPM proporcionar mediciones en: La intensidad y la variabilidad de las precipitaciones; Estructura tridimensional de la nube y sistemas de tormentas; Microfsica del hielo y lquido partculas dentro de las nubes;y Cantidad de agua que cae a la superficie de la Tierra.

6.4.2. Los xitos de TRMM

6.4.3. GMI, GPM Microwave Imager

Cicln tropical Sandra form en el mar al sur de las Islas Salomn Coral, el 7 de marzo de 2013.6.4.4. Earth System and Data

This graph shows how data travel GPM Core Observatory and satellites of the constellation of NASA

6.4.5. Expanded capabilities in monitoring and predicting hurricanes

Satellites allow us to observe changes in precipitation structure over the life cycle of a storm.6.5. Dehm-REGINA AND CLIMATE MODEL ECHAM4-OPYC36.5.2. The model atmosphere-ocean general circulation, ECHAM4OPYC3ECHAM4-OPYC3 this general circulation model consists of an atmosphere (ECHAM4) and component (OPYC3) ocean respectively.6.5.2.1. ECHAM4-OPYC3 simulations of climate 21'st centurySulphur emissions are projected to increase by 50% until 2030, after which gradually decrease the current level in 2100 [Stendel et al., 2002].The average global temperature is an increase of 2 to 3 K during the 21'st century [Stendel et al., 2002].

6.4.4. Sistema de tierra y Datos|Este grfico muestra cmo viajan los datos del Observatorio Core GPM y los satlites de la constelacin de la NASA6.4.5. Capacidades ampliadas en Monitoreo y La prediccin de huracanes

Los satlites nos permiten observar cambios en la precipitacin estructura sobre el ciclo de vida de un tormenta.6.5. DEHM-REGINA Y EL MODELO CLIMTICO ECHAM4-OPYC36.5.2. El modelo de circulacin general atmsfera-ocano, ECHAM4OPYC3ECHAM4-OPYC3, este modelo de circulacin general constan de una atmsfera (ECHAM4) y un componente (OPYC3) ocano, respectivamente.6.5.2.1. Simulaciones ECHAM4-OPYC3 del clima del siglo 21'stLas emisiones de azufre se prev que aumenten en un 50% hasta los aos 2030, despus de lo que disminuyen gradualmente al nivel actual en el ao 2100 [Stendel et al., 2002].La temperatura media del planeta se encuentra a un aumento de 2 a 3 K durante el siglo 21'st, [Stendel et al., 2002].6.5.3. The chemical transport model, Dehm-REGINAThen provided meteorology ECHAM4-OPYC3, a very important assumption has to be made: It is assumed that the simulation ECHAM4-OPYC3 provides a realistic and coherent picture of the weather in the 21'st century

6.5.3.1. The physical parameterizations

REGINA Dehm-domain model (courtesy of Dr. JH Christensen, NERI).The equation governing the Dehm-REGINA model is the continuity equation: E + i (x, y, , t) - ici + Q i (c 1, c 2, ..., cq), where i = 1, 2, .... q (3.1)Equation describing in principle the concentration ci in all scales DEHMREGINA included in the model.6.5.4. Measuring network EMEP

The measurement network EMEP 2001

6.5.3. El modelo de transporte qumico, Dehm-REGINADespus se ha proporcionado la meteorologa de ECHAM4-OPYC3, una suposicin muy importante tiene que ser hecho: Se supone que la simulacin ECHAM4-OPYC3 proporciona una imagen realista y coherente de las condiciones meteorolgicas en el siglo 21'st 6.5.3.1. Las parametrizaciones fsicasDominios modelo Dehm-REGINA (cortesa del Dr. JH Christensen, NERI).La ecuacin que rige el modelo Dehm-REGINA es la ecuacin de continuidad:

E+i (x,y, , t)- ici+Qi (c1,c2,..., cq),dondei = 1,2, .... q(3,1)Ecuacin que describe, en principio, la concentracincien todas las escalas incluidas en el modelo DEHMREGINA.6.5.4. Red de medicin EMEP

La red de medicin EMEP 2001

6.5.5. Experimental designThe model created is quite simple. The ECHAM4-OPYC3 offers a number of meteorological parameters

Example of structured and unstructured networks to the European sector (left) of atmospheric and Gauss grid (right) ocean grid structured7. CLIMATE multiresolution7.4. ECHAM6-FESOMGlobal climate model ECHAM6-FESOM structured, focuses on the coupling of the ocean and atmosphere.7.4.2. The ocean component: FESOMThe model ocean sea ice Finite Element (FESOM)Ocean speed v: = (u, w) = (u, v, w) in 3 dimensions (w diagnosis is determined),- The sea surface elevation (deviation of z = 0) and- The potential temperature and salinity S.

7.4.3. The atmospheric component: ECHAM6ECHAM6 the atmospheric general circulation model is the latest version ECHAM model developed at the Max-Planck Meteorology (MPI) in Hamburg (Stevens et al., 2013).7.4.3.1. discretizationECHAM6 is a spectral model, implying that the prognostic variables (apart from q) expanded in terms of basis functions worldwide, spherical harmonics (Holton, 2004, p.464ff.).6.5.5. Diseo experimentalEl modelo creado es bastante sencillo.El ECHAM4-OPYC3 ofrece una serie de parmetros meteorolgicosEjemplo de redes estructuradas y no estructuradas para el sectoreuropeo: (izquierda)de la rejilla atmosfrica Gauss y(derecha)de la rejilla del ocano estructurado7. MODELOS CLIMTICOS MULTIRRESOLUCIN7.4. ECHAM6-FESOMEl modelo climtico global estructurado ECHAM6-FESOM, se centra en el acoplamiento del ocano y la atmsfera.7.4.2. El componente ocenico: FESOMEl Modelo del mar del ocano de hielo de Elementos Finitos (FESOM) La velocidad del ocanov:=(u,w):=(u, v, w)en 3 dimensiones(wse determina el diagnstico), la elevacinsuperficie del mar(desviacin dez =0) y el potencial temperaturay salinidadS.

7.4.3. El componente atmosfrica: ECHAM6El general atmosfrica ECHAM6 modelo de circulacin es la ltima versin del modelo ECHAM desarrollado en el Max-Planck de Meteorologa (MPI) en Hamburgo (Stevensetal.,2013).7.4.3.1. DiscretizacinECHAM6 es un modelo espectral, lo que implica que las variables pronsticas (aparte deq) se expandieron en trminos de funciones de base a nivel mundial, los armnicos esfricos (Holton, 2004, p.464ff.).

7.4.4. LINK in the atmosphere-ocean interface The technical realization of the air-sea coupling flows F i, i = 1, ..., 12, between ECHAM6 and made concluding FESOM flows are transmitted to FESOM based ECHAM6 flows given above8. WATERSHED STUDY AND DATA SETSCase study basins: the location (a), Northern Dvina River basin (b) Lena river basin (c).The Lena River is one of the largest Arctic rivers flowing north from the middle latitudes into the Arctic Ocean and contributes about 15% of the total flow of fresh water into the ocean.Northern Dvina River basin with an area of 360,000 km 2 occupies vast wooded flat land in the northern part of the East European Plain 39-56 and 58-66 E N and flows north of the Black Sea basin. Taiga Forest covers more than 80% of the river basin, with the northern part changing the landscape of the tundra.8.4. DESCRIPTION ATMOSPHERIC GENERAL CIRCULATION MODEL AND SIMULATION OF INTERNAL VARIABILITY

7.4.4. ACOPLAMIENTO en la interfaz atmsfera-ocanoLa realizacin tcnica del acoplamiento del aire-mar flujosFi,i =1, ...,12, entre ECHAM6 y FESOM formulan flujos finales que se transmiten de ECHAM6 a FESOM basado en los flujos dados anteriormente 8. CUENCAS DE ESTUDIO Y CONJUNTOS DE DATOS

Casos de cuencas de estudio: la ubicacin (a), cuenca del Dvina Septentrional (b), cuenca del ro Lena (c). El ro Lena es uno de los ros ms grandes del rtico que fluye hacia el norte desde las latitudes medias hacia el Ocano rtico y aporta alrededor del 15% del flujo total de agua dulce en el ocano.La cuenca del Dvina Septentrional con una superficie de 360.000 kilometros2ocupa vasto territorio boscoso plana en la parte norte de la llanura de Europa Oriental 39-56E y 58-66N y fluye hacia el norte de la cuenca del Mar Blanco.Bosque Taiga cubre ms del 80% de la cuenca del ro, con la parte norte cambiando a los paisajes de la tundra. 8.4. DESCRIPCIN ATMOSFRICA DE MODELO DE CIRCULACIN GENERAL Y SIMULACIONES VARIABILIDAD INTERNA

8.5. EXPERIMENT DESIGN RESULTS AND DISCUSSION NY X NIM = X ij.(NY NI) j = 1 i = 1 SD estimate of daily runoff diversion 45 36 98 458.6. TREND ESTIMATED ANNUAL RUNOFF AND UNCERTAINTY

The figure shows the long-term annual discharge values variations

9. IMPLICATIONS OF MODELS FOR THE DETECTION OF CLIMATE CHANGE AND RECOGNITION

Evaluation of simulation models of historical climate is of direct relevance for the detection and attribution (D & A) as these are based on derivative (or 'fingerprints') of the climate response to external forcing model patterns, and the ability of models to simulate decadal and longer time scale internal variability (Hegerl and Zwiers, 2011).10. IMPLICATIONS OF MODELS FORECAST MODEL OF CLIMATE FUTUREConfidence in projections of climate models is based on the physical understanding of the climate system and their representation in climate models, and a demonstration of how well the models represent a wide range of processes and climate characteristics in different spatial scales and temporary (Knutti et al., 2010b).8.5. EXPERIMENTO DE DISEO, RESULTADOS Y DISCUSINMestimacin del valor medio: NYXNIM=Xij.(NYNI)j=1i=1estimacin SD de la desviacin Escorrenta diaria45369845

8.6. ESTIMACIN DE TENDENCIA ESCORRENTA ANUAL Y SU INCERTIDUMBRE

La figura muestra las variaciones a largo plazo de los valores anuales de descarga

9. IMPLICACIONES DE MODELOS PARA LA DETECCIN DEL CAMBIO CLIMTICO Y RECONOCIMIENTO

La evaluacin de los modelos de simulacin del clima histrico es de importancia directa para la deteccin y atribucin (D & A) ya que estos se basan en patrones modelo derivado (o 'huellas dactilares') de la respuesta climtica al forzamiento externo, y en la capacidad de modelos para simular decenal y en tiempo ya la variabilidad interna escala (Hegerl y Zwiers, 2011). 10. IMPLICACIONES DE LOS MODELOS DE PROYECCIONES, MODELO DE FUTURO CLIMTICOLa confianza en las proyecciones de modelos climticos se basa en la comprensin fsica del sistema climtico y su representacin en los modelos climticos, y en una demostracin de lo bien que los modelos representan una amplia gama de procesos y caractersticas del clima en diferentes escalas espaciales y temporales (Knutti et al., 2010b). BIBLIOGRAPHY

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Evaluacin de Modelos Climticos, Gregory Flato (Canad), Jochem Marotz k e (Alemania), 2013A gran cuenca respuesta hidrolgica a las salidas de los modelos climticos: la incertidumbre causada por la variabilidad atmosfrica interna, Publicado por Coprnico Publicaciones en nombre de la Unin Europea de Geociencias. Iniciativa de Investigacin Panta Rhei de la Asociacin Internacional de Ciencias Hidrolgicas (AICH). Hydrol. Earth Syst. Sci., 19, 27372754, 2015, Publicado: 15 June 2015

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